剖析Java中阻塞队列的实现原理及应用场景
这篇文章主要介绍了剖析Java中阻塞队列的实现原理及应用场景,这里也对阻塞和非阻塞队列的不同之处进行了对比,需要的朋友可以参考下
我们平时使用的一些常见队列都是非阻塞队列，比如PriorityQueue、LinkedList（LinkedList是双向链表，它实现了Dequeue接口）。使用非阻塞队列的时候有一个很大问题就是：它不会对当前线程产生阻塞，那么在面对类似消费者-生产者的模型时，就必须额外地实现同步策略以及线程间唤醒策略，这个实现起来就非常麻烦。但是有了阻塞队列就不一样了，它会对当前线程产生阻塞，比如一个线程从一个空的阻塞队列中取元素，此时线程会被阻塞直到阻塞队列中有了元素。当队列中有元素后，被阻塞的线程会自动被唤醒（不需要我们编写代码去唤醒）。这样提供了极大的方便性。一.几种主要的阻塞队列
自从Java1.5之后，在java.util.concurrent包下提供了若干个阻塞队列，主要有以下几个：
ArrayBlockingQueue：基于数组实现的一个阻塞队列，在创建ArrayBlockingQueue对象时必须制定容量大小。并且可以指定公平性与非公平性，默认情况下为非公平的，即不保证等待时间最长的队列最优先能够访问队列。
LinkedBlockingQueue：基于链表实现的一个阻塞队列，在创建LinkedBlockingQueue对象时如果不指定容量大小，则默认大小为Integer.MAX_VALUE。
PriorityBlockingQueue：以上2种队列都是先进先出队列，而PriorityBlockingQueue却不是，它会按照元素的优先级对元素进行排序，按照优先级顺序出队，每次出队的元素都是优先级最高的元素。注意，此阻塞队列为无界阻塞队列，即容量没有上限（通过源码就可以知道，它没有容器满的信号标志），前面2种都是有界队列。
DelayQueue：基于PriorityQueue，一种延时阻塞队列，DelayQueue中的元素只有当其指定的延迟时间到了，才能够从队列中获取到该元素。DelayQueue也是一个无界队列，因此往队列中插入数据的操作（生产者）永远不会被阻塞，而只有获取数据的操作（消费者）才会被阻塞。
二.阻塞队列中的方法VS非阻塞队列中的方法
1.非阻塞队列中的几个主要方法：
add(Ee):将元素e插入到队列末尾，如果插入成功，则返回true；如果插入失败（即队列已满），则会抛出异常；
remove()：移除队首元素，若移除成功，则返回true；如果移除失败（队列为空），则会抛出异常；
offer(Ee)：将元素e插入到队列末尾，如果插入成功，则返回true；如果插入失败（即队列已满），则返回false；
poll()：移除并获取队首元素，若成功，则返回队首元素；否则返回null；
peek()：获取队首元素，若成功，则返回队首元素；否则返回null
对于非阻塞队列，一般情况下建议使用offer、poll和peek三个方法，不建议使用add和remove方法。因为使用offer、poll和peek三个方法可以通过返回值判断操作成功与否，而使用add和remove方法却不能达到这样的效果。注意，非阻塞队列中的方法都没有进行同步措施。
2.阻塞队列中的几个主要方法：
阻塞队列包括了非阻塞队列中的大部分方法，上面列举的5个方法在阻塞队列中都存在，但是要注意这5个方法在阻塞队列中都进行了同步措施。除此之外，阻塞队列提供了另外4个非常有用的方法：
put(Ee)
take()
offer(Ee,longtimeout,TimeUnitunit)
poll(longtimeout,TimeUnitunit)
put方法用来向队尾存入元素，如果队列满，则等待；
take方法用来从队首取元素，如果队列为空，则等待；
offer方法用来向队尾存入元素，如果队列满，则等待一定的时间，当时间期限达到时，如果还没有插入成功，则返回false；否则返回true；
poll方法用来从队首取元素，如果队列空，则等待一定的时间，当时间期限达到时，如果取到，则返回null；否则返回取得的元素；
三.阻塞队列的实现原理
如果队列是空的，消费者会一直等待，当生产者添加元素时候，消费者是如何知道当前队列有元素的呢？如果让你来设计阻塞队列你会如何设计，让生产者和消费者能够高效率的进行通讯呢？让我们先来看看JDK是如何实现的。
使用通知模式实现。所谓通知模式，就是当生产者往满的队列里添加元素时会阻塞住生产者，当消费者消费了一个队列中的元素后，会通知生产者当前队列可用。通过查看JDK源码发现ArrayBlockingQueue使用了Condition来实现，代码如下：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40 privatefinalConditionnotFull;
privatefinalConditionnotEmpty;
publicArrayBlockingQueue(intcapacity,booleanfair){
//省略其他代码
notEmpty=lock.newCondition();
notFull=lock.newCondition();
}
publicvoidput(Ee)throwsInterruptedException{
checkNotNull(e);
finalReentrantLocklock=this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try{
while(count==items.length)
notFull.await();
insert(e);
}finally{
lock.unlock();
}
}
publicEtake()throwsInterruptedException{
finalReentrantLocklock=this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try{
while(count==0)
notEmpty.await();
returnextract();
}finally{
lock.unlock();
}
}
privatevoidinsert(Ex){
items[putIndex]=x;
putIndex=inc(putIndex);
++count;
notEmpty.signal();
} 当我们往队列里插入一个元素时，如果队列不可用，阻塞生产者主要通过LockSupport.park(this);来实现
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19 publicfinalvoidawait()throwsInterruptedException{
if(Thread.interrupted())
thrownewInterruptedException();
Nodenode=addConditionWaiter();
intsavedState=fullyRelease(node);
intinterruptMode=0;
while(!isOnSyncQueue(node)){
LockSupport.park(this);
if((interruptMode=checkInterruptwww.hunanwang.netWhileWaiting(node))!=0)
break;
}
if(acquireQueued(node,savedState)&&interruptMode!=THROW_IE)
interruptMode=REINTERRUPT;
if(node.nextWaiter!=null)//cleanupifcancelled
unlinkCancelledWaiters();
if(interruptMode!=0)
reportInterruptAfterWait(interruptMode);
} 继续进入源码，发现调用setBlocker先保存下将要阻塞的线程，然后调用unsafe.park阻塞当前线程。
1
2
3
4
5
6 publicstaticvoidpark(Objectblocker){
Threadt=Thread.currentThread();
setBlocker(t,blocker);
unsafe.park(false,0L);
setBlocker(t,null);
} unsafe.park是个native方法，代码如下：
1 publicnativevoidpark(booleanisAbsolute,longtime); park这个方法会阻塞当前线程，只有以下四种情况中的一种发生时，该方法才会返回。
与park对应的unpark执行或已经执行时。注意：已经执行是指unpark先执行，然后再执行的park。线程被中断时。如果参数中的time不是零，等待了指定的毫秒数时。发生异常现象时。这些异常事先无法确定。我们继续看一下JVM是如何实现park方法的，park在不同的操作系统使用不同的方式实现，在linux下是使用的是系统方法pthread_cond_wait实现。实现代码在JVM源码路径src/os/linux/vm/os_linux.cpp里的os::PlatformEvent::park方法，代码如下：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32 voidos::PlatformEvent::park(){
intv;
for(;;){
v=_Event;
if(Atomic::cmpxchg(v-1,&_Event,v)==v)break;
}
guarantee(v>=0,"invariant");
if(v==0){
//Dothisthehardwaybyblocking...
intstatus=pthread_mutex_lock(_mutex);
assert_status(status==0,status,"mutex_lock");
guarantee(_nParked==0,"invariant");
++_nParked;
while(_Event<0){
status=pthread_cond_wait(_cond,_mutex);
//forsomereason,under2.7lwp_cond_wait()mayreturnETIME...
//Treatthisthesameaswww.visa158.comifthewaitwasinterrupted
if(status==ETIME){status=EINTR;}
assert_status(status==0||status==EINTR,status,"cond_wait");
}
--_nParked;
//IntheorywecouldmovetheSTof0into_Eventpasttheunlock(),
//butthenwe''dneedaMEMBARaftertheST.
_Event=0;
status=pthread_mutex_unlock(_mutex);
assert_status(status==0,status,"mutex_unlock");
}
guarantee(_Event>=0,"invariant");
}
} pthread_cond_wait是一个多线程的条件变量函数，cond是condition的缩写，字面意思可以理解为线程在等待一个条件发生，这个条件是一个全局变量。这个方法接收两个参数，一个共享变量_cond，一个互斥量_mutex。而unpark方法在linux下是使用pthread_cond_signal实现的。park在windows下则是使用WaitForSingleObject实现的。
当队列满时，生产者往阻塞队列里插入一个元素，生产者线程会进入WAITING(parking)状态。我们可以使用jstackdump阻塞的生产者线程看到这点：
1
2
3
4
5
6
7
8 "main"prio=5tid=0x00007fc83c000000nid=0x10164e000waitingoncondition[0x000000010164d000]
java.lang.Thread.State:WAITING(parking)
atsun.misc.Unsafe.park(NativeMethod)
-parkingtowaitfor<0x0000000140559fe8>(ajava.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
atjava.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)
atjava.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2043)
atjava.util.concurrent.ArrayBlockingQueue.put(ArrayBlockingQueue.java:324)
atblockingqueue.ArrayBlockingQueueTest.main(ArrayBlockingQueueTest.java:11) 四.示例和使用场景
下面先使用Object.wait()和Object.notify()、非阻塞队列实现生产者-消费者模式：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47 publicclassTest{
privateintqueueSize=10;
privatePriorityQueuequeue=newPriorityQueue(queueSize);
publicstaticvoidmain(String[]args){
Testtest=newTest();
Producerproducer=test.newProducer();
Consumerconsumer=test.newConsumer();
producer.start();
consumer.start();
}
classConsumerextendsThread{
@Override
publicvoidrun(){
consume();
}
privatevoidconsume(){
while(true){
synchronized(queue){
while(queue.size()==0){
try{
System.out.println("队列空，等待数据");
queue.wait();
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
queue.notify();
}
}
queue.poll();//每次移走队首元素
queue.notify();
System.out.println("从队列取走一个元素，队列剩余"+queue.size()+"个元素");
}
}
}
}
classProducerextendsThread{
@Override
publicvoidrun(){
produce();
}
privatevoidproduce(){
while(true){
synchronized(queue){
while(queue.size()==queueSize){
try{
System.out.println("队列满，等待有空余空间");
queue.wait();
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
queue.notify();
}
}
queue.offer(1);//每次插入一个元素
queue.notify();
System.out.println("向队列取中插入一个元素，队列剩余空间："+(queueSize-queue.size()));
}
}
}
}
} 这个是经典的生产者-消费者模式，通过阻塞队列和Object.wait()和Object.notify()实现，wait()和notify()主要用来实现线程间通信。
具体的线程间通信方式（wait和notify的使用）在后续问章中会讲述到。
下面是使用阻塞队列实现的生产者-消费者模式：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35 publicclassTest{
privateintqueueSize=10;
privateArrayBlockingQueuequeue=newArrayBlockingQueue(queueSize);
publicstaticvoidmain(String[]args){
Testtest=newTest();
Producerproducer=test.newProducer();
Consumerconsumer=test.newConsumer();
producer.start();
consumer.start();
}
classConsumerextendsThread{
@Override
publicvoidrun(){
consume();
}
privatevoidconsume(){
while(true){
try{
queue.take();
System.out.println("从队列取走一个元素，队列剩余"+queue.size()+"个元素");
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
classProducerextendsThread{
@Override
publicvoidrun(){
produce();
}
privatevoidproduce(){
while(true){
try{
queue.put(1);
System.out.println("向队列取中插入一个元素，队列剩余空间："+(queueSize-queue.size()));
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
} 有没有发现，使用阻塞队列代码要简单得多，不需要再单独考虑同步和线程间通信的问题。
在并发编程中，一般推荐使用阻塞队列，这样实现可以尽量地避免程序出现意外的错误。
阻塞队列使用最经典的场景就是socket客户端数据的读取和解析，读取数据的线程不断将数据放入队列，然后解析线程不断从队列取数据解析。还有其他类似的场景，只要符合生产者-消费者模型的都可以使用阻塞队列。
|
|
